本文目录导读：
《数据仓库的主要特点剖析》
面向主题
1、主题导向的数据组织
- 数据仓库中的数据是按照主题进行组织的，在一个零售企业的数据仓库中，可能会有“销售”“库存”“顾客”等主题，与传统的面向应用的数据库不同，面向主题的数据组织方式更符合企业决策分析的需求，以销售主题为例，它会整合来自多个业务系统（如销售终端系统、线上销售平台等）中与销售相关的数据，包括销售日期、销售金额、销售产品类别、销售人员等信息，这种组织方式使得数据使用者能够从一个统一的视角来分析特定主题的数据，而不必在多个分散的业务数据库中查找和整合相关数据。
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2、聚焦决策需求
- 主题的定义是基于企业的决策需求的，对于企业管理层来说，他们关心的是整体的销售趋势、库存周转率、顾客满意度等宏观层面的信息，通过将数据围绕这些主题进行组织，数据仓库能够直接为决策提供支持，企业想要分析不同地区的销售业绩以制定市场拓展策略，就可以直接从“销售”主题的数据中获取不同地区的销售额、销售量等数据，进行深入的对比和分析。
集成性
1、数据来源的多样性
- 数据仓库的数据来源于企业内的多个业务系统，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统、供应链管理（SCM）系统等，甚至可能包括企业外部的数据来源，如市场调研数据、行业统计数据等，这些不同来源的数据在格式、编码、语义等方面可能存在很大差异，ERP系统中的产品编码可能采用企业内部的一套编码体系，而CRM系统中可能对产品有不同的分类和编码方式。
2、数据的清洗和转换
- 为了将这些异构的数据集成到数据仓库中，需要进行大量的数据清洗和转换工作，数据清洗包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等操作，在整合销售数据和库存数据时，如果发现销售数据中存在某个产品的销售量为负数（可能是数据录入错误），就需要进行修正，数据转换则包括将不同格式的数据转换为统一格式，如将日期格式统一为“YYYY - MM - DD”，将不同编码体系的产品编码转换为数据仓库中统一的编码等，通过这些清洗和转换操作，使得数据仓库中的数据具有一致性和准确性，能够为企业的分析和决策提供可靠的基础。
稳定性
1、数据的相对静态性
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- 数据仓库中的数据相对稳定，主要用于支持企业的决策分析，而不是日常的业务操作，与业务数据库中的数据不断更新（如订单的实时处理、库存的实时变动等）不同，数据仓库的数据更新频率相对较低，数据仓库可能每天或每周从业务系统中抽取一次数据，然后进行整合和加载，一旦数据加载到数据仓库中，就不会轻易被修改，除非是发现数据存在错误或者需要重新整合新的数据。
2、支持历史数据分析
- 这种稳定性使得数据仓库能够很好地支持历史数据分析，企业可以通过数据仓库查看过去几年甚至几十年的销售数据、库存数据等，分析业务的发展趋势，企业可以分析过去十年不同季节的销售波动情况，以便更好地制定生产计划和营销策略，数据仓库中的历史数据对于企业进行长期规划、预测和战略决策具有非常重要的意义。
时变性
1、数据的时间标记
- 数据仓库中的数据都带有时间标记，这是数据仓库区别于其他数据存储方式的一个重要特征，无论是交易数据（如销售发生的时间）还是状态数据（如库存盘点的时间），都明确记录了时间信息，这些时间标记使得企业能够按照时间顺序对数据进行分析，例如分析每个月的销售增长情况、不同时间段内顾客的购买行为变化等。
2、随时间变化的数据处理
- 数据仓库需要能够处理随时间变化的数据，随着企业业务的发展，新的数据不断产生，数据仓库需要定期更新以包含这些新的数据，数据仓库还需要能够处理数据的时效性问题，随着时间的推移，某些数据的价值可能会发生变化，对于一些历史数据可能需要进行重新评估或者调整分析方法，在分析市场份额时，早期的数据可能需要根据市场环境的变化（如新竞争对手的出现、市场需求的转变等）进行重新分析。
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非易失性
1、数据的持久存储
- 数据仓库中的数据是非易失性的，一旦数据被存储到数据仓库中，就不会因为系统故障、软件升级或者其他意外情况而丢失，这是通过一系列的数据备份、恢复和存储管理技术来实现的，数据仓库通常采用冗余存储的方式，将数据存储在多个磁盘或者存储设备上，并且定期进行数据备份到磁带或者其他离线存储介质上。
2、保障数据的可用性
- 非易失性确保了数据的可用性，企业的数据分析人员和决策者可以随时访问数据仓库中的数据进行分析和决策，即使在面临硬件故障、自然灾害等极端情况时，也能够通过数据恢复机制迅速恢复数据仓库的正常运行，保证企业的决策分析工作不受影响。
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